3.4.2Phân tích Cronbach’s alpha
Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach’s alpha nhằm loại các biến không phù hợp, tránh gây nhiễu trong q trình phân tích đánh giá.
Hệ số Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên và càng gần 1 thì thang đo lường là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có những nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Một biến đo lường đạt yêu cầu thì các hệ số cần thỏa tất các điều kiện sau: Tương quan biến tổng: Corrected Item – Total Correlation > 0,3.
Tương quan giữa các biến: Inter – Item Correlation > 0,3. Hệ số Cronbach’s alpha ≥ 0,6.
(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Khi một biến đo lường trong một biến thỏa cả ba điều kiện trên sẽ được giữ lại và được đưa vào phân tích EFA. Ngược lại, biến đo lường nào không thỏa một trong tất cả các điều kiện trên sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
3.4.3Phân tích khám phá EFA
Phân tích khám phá EFA nhằm thu nhỏ dữ liệu phân tích đồng thời xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố đo lường trong tổng thể các biến. Phân tích khám phá EFA được thực hiện bằng hai phương pháp:
1. Principal component kết hợp với phép Varimax để phân các nhóm yếu tố. 2. Kiểm định Bartlett độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể.
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA những điều kiện được đặt cho các biến như sau:
Chỉ số KMO thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Hệ số sig < 0,05.
Hệ số nhân tố: Factor Loading > 0,5. Điểm dừng Eigenvalue > 1.
Tổng phương sai: Total of Variance ≥ 50%.
(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Phân tích nhân tố khám phá EFA giúp đề tài nghiên cứu loại các biến đo lường chưa phù hợp. Từ đó, đề tài xác định được các biến đo lường phù hợp của từng biến độc lập và mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập trong mơ hình.
3.4.4Phân tích hồi qui tuyến tính
Sau phân tích EFA đề tài nghiên cứu thực hiện phân tích hồi qui tuyến tính, xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc “Sự Hài Lòng” và các biến độc lập “Hàng Hóa Siêu Thị, Giá Hàng Hóa, Nhân Viên Siêu Thị, Khu vực mua sắm, An Toàn, Bãi Giữ Xe”.
Qua đó, giúp dự đốn được mức độ biến đổi của biến phụ thuộc khi giá trị các biến độc lập thay đổi. Bên cạnh đó, mơ hình phân tích hồi qui chỉ ra mức độ quan trọng của từng biến độc lập, giúp nhà quả trị Co.opmart cân đối nguồn lực cho việc nâng cao mức độ thỏa mãn khách hàng.
Trong phân tích hồi qui, đề tài nghiên cứu thực hiện thơng qua các bước: Phân tích tương quan hệ số Pearson
Sau khi cho ra kết quả hồi qui đề tài tiến hành phân tích Anova và kiểm định các giả thuyết của mơ hình.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày cụ thể những phương pháp và trình tự quá trình nghiên cứu; bao gồm cả nghiên cứu định tính và định lượng.
Thơng qua chương 3, đề tài nghiên cứu đã hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu từ quá trình trao đổi trực tiếp với 10 khách hàng thường xuyên của Co.opmart và đánh giá lại các mơ hình nghiên cứu trước đó. Đây là bước tiền đề cho quá trình nghiên cứu định lượng và kết quả của quá trình nghiên cứu này sẽ được trình bày trong chương 4 của đề tài.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mơ tả mẫu
Q trình khảo sát được thực hiện tại các siêu thị (Co.opmart Cống Quỳnh,
Co.opmart Hậu Giang, Co.opmart Nguyễn Đình Chiểu, Co.opmart Lý Thường Kiệt, Co.opmart Phú Lâm), kết quả thu được 306 bảng khảo sát (xem phụ lục 6) và số lượng tại từng siêu thị như sau:
Địa điểm khảo sát Số lượng mẫu thu được Tỷ lệ
Co.opmart Cống Quỳnh 64 20.92%
Co.opmart Hậu Giang 68 22.22%
Co.opmart Nguyễn Đình Chiểu 70 22.88%
Co.opmart Lý Thường Kiệt 50 16.34%
Co.opmart Phú Lâm 54 17.65%